發(fā)布時間：2022-01-14所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘 要 選用國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的 SWAT 分布式水文模型，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，采用情景模擬分析方法設(shè)置 3 類情景進(jìn)行定量分析.對上中下游的溫泉、太平場和南崗 3 個水文站依次校正與驗(yàn)證得出: 除溫泉站在驗(yàn)證期的 3 個系數(shù)剛達(dá)標(biāo)之外，其他
摘 要 選用國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的 SWAT 分布式水文模型，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，采用情景模擬分析方法設(shè)置 3 類情景進(jìn)行定量分析.對上中下游的溫泉、太平場和南崗 3 個水文站依次校正與驗(yàn)證得出: 除溫泉站在驗(yàn)證期的 3 個系數(shù)剛達(dá)標(biāo)之外，其他的相對誤差<15%、相關(guān)系數(shù)>0.8、Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)>0.75，說明 SWAT 模型在流溪河流域的徑流量模擬中具有較高的適用性.綜合型情景模擬分析得出: 以 1991—2000 年為基準(zhǔn)期，2001—2010 年土地利用與氣候變化綜合引起年均徑流量增加 11.23 m3 ·s -1 ，土地利用變化引起年均徑流量減少 0.62 m3 ·s -1 ，氣候變化引起年均徑流量增加 11.85 m3 ·s -1 ，氣候變化的影響強(qiáng)度強(qiáng)于土地利用變化的影響強(qiáng)度.極端土地利用情景模擬分析得出: 與 2000 年土地利用現(xiàn)狀模擬徑流量相比，耕地情景和草地情景的徑流量分別增加 2.7%和 0.5%，林地情景的徑流量減少 0.7%，證明林地有一定的截流能力.氣候變化情景模擬分析得出: 流域徑流量變化與降水變化呈正相關(guān)關(guān)系( 降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%) ，與氣溫變化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系( 氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%) ，降水變化的影響強(qiáng)度強(qiáng)于氣溫變化的影響強(qiáng)度.在氣候變化環(huán)境下，需要重視對強(qiáng)降雨的預(yù)測和災(zāi)害預(yù)防，可通過優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)與空間布局來減緩氣候變化帶來的水文負(fù)效應(yīng)，如洪澇災(zāi)害.
關(guān)鍵詞 土地利用變化; 氣候變化; SWAT 模型; 徑流量變化; 情景模擬; 流溪河流域
氣候變化背景下，劇烈的人類活動對流域水文有著很大影響，其中通過改變土地利用與土地覆被這種人類活動方式是影響水資源的重要因素之一. 20 世紀(jì) 90 年代以來，相關(guān)國際組織實(shí)施了一系列國際 水 科 學(xué) 計(jì) 劃，如 IHP、WCRP、IGBP 和 GWSP 等，其目的是探討環(huán)境變化( 主要是全球氣候變化和人類活動) 影響下的水循環(huán)及其相關(guān)的資源與環(huán)境問題，其中變化環(huán)境下的水文循環(huán)研究是當(dāng)今水科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[1-3].氣候?qū)λY源的影響具有相對長期性，主要表現(xiàn)為降水的直接影響和氣溫、蒸發(fā)的間接影響[4-5].而土地利用變化對水資源的影響具有相對短期性，通過改變地表植被截留、下滲、蒸發(fā)、填洼等水文要素進(jìn)而影響流域徑流[6-7].目前定量分析兩者對徑流影響多采用對比流域試驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬等方法[8].分布式水文模型相對于前兩種方法既考慮了空間的異質(zhì)性，又具有較好的刻畫水文物理過程的優(yōu)勢，近年來被廣泛運(yùn)用于評價兩者變化的水文效應(yīng)[4，9].在眾多的分布式水文模型中，國內(nèi)外應(yīng)用較多的是 SWAT( soil water assessment tool) 模型，被廣泛地應(yīng)用于土地利用/覆被變化( LUCC) 及氣候變化的水文效應(yīng)，尤其是徑流模擬方面的研究[10].
在全球氣候變化背景下，1960—2009 年間廣東年均氣溫整體上升趨勢非常明顯，溫度變化達(dá) 0.20 ℃ ·( 10 a) -1 ，期間年平均氣溫上升了約 1 ℃ [11]. 1961—2008 年，廣東年均降水量為 1767.2 mm，呈小幅上升趨勢，上升速率為 1.30 mm·( 10 a) -1 ，期間廣東省年雨強(qiáng)為 9.01 ～ 15.29 mm·d-1 ，呈明顯增加趨勢，增加速率為 0.50 mm·d-1 ·( 10 a) -1[12].廣東近些年雨日減少、雨強(qiáng)加大，極端降水頻發(fā)，強(qiáng)降水過程導(dǎo)致流域洪水和城市內(nèi)澇問題加重[13].同樣，流溪河流域內(nèi)暴雨頻繁，洪水多發(fā)[14]，長期受到洪災(zāi)之苦.近年來，珠江三角洲社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，工業(yè)化和城市化進(jìn)程加速，廣州重要的水源保護(hù)區(qū)———流溪河流域土地利用情況也發(fā)生了較大改變[15]，對流域造成了較嚴(yán)重的影響.因此，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，對流溪河的防洪、水資源管理與規(guī)劃具有重要研究意義.目前，國內(nèi)相關(guān)研究內(nèi)容多為單一環(huán)境要素變化的水文效應(yīng)研究，有許多關(guān)于土地利用與土地覆被變化引起的水文效應(yīng)研究[7，10，16-23]，對氣候變化的水文效應(yīng)研究[24-28]也較多，但綜合兩者變化的水文效應(yīng)研究[4，29-32]較少.國內(nèi)相關(guān)研究區(qū)域多集中在黃河流域[17，29-31]、長江流域[10，16，26]、西北和華北地區(qū)的流域等，嶺南濕潤多雨地區(qū)研究較少.在廣東地區(qū)，有學(xué)者研究證明 SWAT 模型在東江流域[23，33-35]和北江流域[28，36]具有適用性，關(guān)于變化環(huán)境下的水文效應(yīng)研究較少[23，35-36].陳洋波等[14，37]提出了流域洪水預(yù)報的分布式物理水文模型————流溪河模型，并有相關(guān)的成功案例[38-39]，此外還探討了模型參數(shù)選擇和敏感性分析優(yōu)化方法[40-43]，但很少涉及環(huán)境變化的水文效應(yīng)研究.總體而言，在小流域尺度，特別是在嶺南濕潤多雨地區(qū)關(guān)于土地利用與氣候變化兩種因素綜合對流域水文影響的定量研究較少.為此，本文基于 SWAT 模型構(gòu)建了流域的分布式水文模型，通過設(shè)置情景，定量分析兩者對流域產(chǎn)流的影響，并分別分析了單一土地利用類型和不同氣候變化情景對流域徑流的影響，以期為氣候變化和人類活動影響下的水資源管理和土地利用規(guī)劃提供重要的科學(xué)依據(jù).
1 研究區(qū)域與研究方法
1. 1 研究區(qū)域概況
流溪河屬珠江水系北江支流，位于廣州市的北部( 23°12'—23°57' N，113°10'—114°02'E) ，是廣州市重要的水源保護(hù)區(qū)( 圖 1) .發(fā)源于廣州市從化區(qū)呂田鎮(zhèn)桂峰山，流經(jīng)從化區(qū)的良口、溫泉、街口、太平場、花都區(qū)的北興、花東和白云區(qū)的鐘落潭、竹料、人和、江高等地，在江村南崗口與白泥河匯合后注入珠江，其干流全長 171 km，流域總面積 2300 km2 .流域呈東北至西南向的狹長形，東北高、西南低，溫泉鎮(zhèn)以上為中、低山地高丘陵區(qū)，溫泉鎮(zhèn)以西流域邊緣為低山丘陵區(qū)，溫泉鎮(zhèn)以下為河谷平原屬沖積平原地貌.該流域?qū)偃A南亞熱帶濕潤地區(qū)，受季風(fēng)環(huán)流影響以及臨近南海的海洋調(diào)節(jié)，氣候溫濕，雨量豐沛，年均氣溫 21.2 ℃，年均降水量 1823.6 mm，汛期( 4—9 月) 雨量約占全年雨量的 84%.流域內(nèi)水資源主要由降水補(bǔ)給，按水資源六級區(qū)統(tǒng)計(jì)，該流域多年平均本地水資源總量為 29.27×108 m3 .徑流年內(nèi)分配不均勻，汛期徑流量占年總量的 80% ～ 85%，最大徑流量多出現(xiàn)在 5、6 月.該流域?qū)倌蟻啛釒С嗉t壤分布區(qū)，分布著赤紅壤、山地紅壤、山地黃壤和山地草甸土，以赤紅壤為主.根據(jù)中國土地資源分類系統(tǒng)[44]，本文將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地( 本文稱建設(shè)用地) 和未利用地 6 類. 2000 年流溪河土地利用現(xiàn)狀( 圖 2、表 1) 以林地為主( 占 62.3%) ，耕地次之( 占 28.3%) ，建設(shè)用地占 5.4%，耕地和建設(shè)用地主要集中在中下游，其他用地占有量較少.2010 年，仍以林地為主( 占 73.1%) ，主要由于當(dāng)?shù)刈⒅亓值乇Ｗo(hù)，近年來流域內(nèi)荔枝等果樹種植增加; 建設(shè)用地增加到 12.7%，而耕地減少到 7.7%，變化顯著，大部分耕地被建設(shè)用地占用; 草地消退到僅有 0.4%，在城市化過程中城市建設(shè)產(chǎn)生的觀賞水體和養(yǎng)殖魚塘及次生裸地增加等原因使得流域中的水域、未利用地面積增加.
1. 2 研究方法
1. 2. 1 SWAT 模型與數(shù)據(jù)預(yù)處理 SWAT 模型是由美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心( USDA-ARS) 開發(fā)的流域尺度分布式水文模型，模型可在具有多種土壤類型、土地利用類型、氣象環(huán)境和管理?xiàng)l件的復(fù)雜流域中預(yù)測長期土地管理措施對水、泥沙和農(nóng)業(yè)污染物的影響[18，45]，具有描述水文循環(huán)的時空變化過程的物理基礎(chǔ)，能研究氣候變化水文循環(huán)的影響，可模擬出人類活動或下墊面因素的變化對流域水文循環(huán)過程的影響[19].
SWAT 模型需要輸入數(shù)據(jù)包括高程數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)( 表 2) ，基于實(shí)測水文數(shù)據(jù)對模擬值的適用性進(jìn)行校正和驗(yàn)證.在建模前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.數(shù)字高程模型( DEM) 數(shù)據(jù): 先對其進(jìn)行幾何校正.土地利用數(shù)據(jù): 2000 年廣東省土 地 利 用 圖 ( 1 ∶ 10 萬) ，來源于中國科學(xué)院的遙感解譯數(shù)據(jù); 2010年土地利用數(shù)據(jù)從中國科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云下載 2010 年 1 期 Landsat-7 TM 多波段遙感影像數(shù)據(jù)( 30 m 分辨率) ，使用 ENVI 4.8 軟件，參考中國科學(xué)院解譯分類方法解譯獲得[46]，精度達(dá)到 81%.因?yàn)?SWAT 模型采用的土地利用分類系統(tǒng)是美國國家地質(zhì)調(diào)查局( USGS) 的土地利用分類系統(tǒng)，基于相關(guān)研究資料，對流域內(nèi)的土地利用類型進(jìn)行代碼轉(zhuǎn)換[10，27]. 2000 年土壤數(shù)據(jù) ( 1 ∶ 5 萬) : 使用 1stOpt 軟件，采用三次樣條插值的數(shù)學(xué)方法將土壤粒徑轉(zhuǎn)換成為 USGS 標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)《廣東土種志》[47]，使用 SPAW 軟件轉(zhuǎn)換 USGS 標(biāo)準(zhǔn)的土壤參數(shù)，并導(dǎo)入模型數(shù)據(jù)庫[48].水文數(shù)據(jù): 1979— 2010 年溫泉、太平場和南崗 3 個水文站( 上中下游各 1 個站點(diǎn)，圖 1) 的徑流數(shù)據(jù).氣象數(shù)據(jù)( 上中下游都有站點(diǎn)，圖 1) : 流域內(nèi) 6 個雨量站的 1979—2010 年氣象數(shù)據(jù)，缺失數(shù)據(jù)使用-99 替代; 流域周邊廣州、增城氣象站 1979—2010 年氣象數(shù)據(jù)，包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、日降水量、小型蒸發(fā)量、大型蒸發(fā)量、日照時數(shù)、平均氣壓和平均風(fēng)速.氣象數(shù)據(jù)利用官方提供的統(tǒng)計(jì)軟件 pcpSWAT和 dewSWAT 計(jì)算相關(guān)參數(shù)，導(dǎo)入模型內(nèi)部的氣象數(shù)據(jù)庫，生成氣象生成器用于氣象數(shù)據(jù)插值，可以填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)[4].最后把空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一投影坐標(biāo)系和分辨率，屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DBF 格式.
1. 2. 2 模型構(gòu)建 通過數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，本文應(yīng)用 ArcSWAT 2009 版本，首先進(jìn)行流域定義: 基于 DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行河網(wǎng)定義; 相關(guān)研究得出[27]，匯水面積設(shè)置有以下規(guī)律: 設(shè)置越小水系模擬生成的越精細(xì)，子流域的個數(shù)也越多，但模型計(jì)算效率受到大數(shù)據(jù)量的影響而下降，模型隨著子流域劃分?jǐn)?shù)目的增多，模擬的徑流量變化呈現(xiàn)出先升后降、再趨于近似平穩(wěn)的狀態(tài)，本研究通過多種劃分方案最終確定設(shè)置最小子流域面積 5500 hm2 ，劃分 29 個子流域時模擬徑流值趨于平穩(wěn); 編輯河網(wǎng)點(diǎn)，確定流域總出水口( 南崗站) 及進(jìn)行子流域參數(shù)的計(jì)算.然后進(jìn)行水文響應(yīng)單元( hydrologic response units，HRU) 分析: HRU 指同一個子流域內(nèi)具有相同土地利用類型和土壤類型的組 合，是在子流域基礎(chǔ)上劃分的最小地塊單元[10，49]，將土地利用類型圖、土壤類型圖導(dǎo)入，并按照 USGC 標(biāo)準(zhǔn)重分類，經(jīng)過多重坡度分析后進(jìn)行疊加，采用優(yōu)勢地面覆被/優(yōu)勢土壤類型方法[10]，設(shè)置 10 /15 閥值生成 190 個 HRU.導(dǎo)入數(shù)據(jù): 選擇建立好的氣象生成器、降水、氣溫、風(fēng)速、輻射和相對濕度數(shù)據(jù)導(dǎo)入，把所有屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入，模型構(gòu)建完成后方可運(yùn)行模擬.
1. 2. 3 模型校正與驗(yàn)證 模型運(yùn)行模擬后，需要對模型模擬值的適用性進(jìn)行校正與驗(yàn)證.本文選用流溪河流域上中下游相對應(yīng)的水文站點(diǎn)———溫泉、太平場和南崗，以月為模擬步長，采用多站點(diǎn)校正方法，依次從上游到下游對 1979—2010 年的月徑流量進(jìn)行校正.因?yàn)槟Ｐ湍M前期會出現(xiàn)許多零值，為減小誤 差，本 文 設(shè) 置 1976—1978 年 為 預(yù) 熱 期[4]、 1979—1993 年為校正期、1994—2010 年為驗(yàn)證期.首先利 用 模 型 內(nèi) 部 敏 感 性 分 析 方 法 LH-OAT 方法[50]，基于水文站實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析，選取敏感性強(qiáng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)參校正.使用官方提供的 SWATCUP 軟件進(jìn)行調(diào)參[51-52]，選用 SUFI-2 算法[52]進(jìn)行迭次運(yùn)算確定參數(shù)最佳值，然后將參數(shù)最佳值通過 SWAT 模型內(nèi)部的手動調(diào)參帶入模型內(nèi)進(jìn)行模擬驗(yàn)證，選取相對誤差( RE) 、相關(guān)系數(shù)( R2 ) 和 Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)( Ens) 3 個指標(biāo)來評價流溪河流域 SWAT 模型徑流模擬值的適用性，相關(guān)研究認(rèn)為 RE<20%、R2 >0.6、Ens>0.5 時模擬取得顯著效果[10，53-54].
1. 2. 4 情景設(shè)置 當(dāng)模型模擬值驗(yàn)證達(dá)到精度后，通過設(shè)置 3 類情景來分析南崗站徑流對流域土地利用與氣候變化的響應(yīng): 1) 土地利用與氣候變化綜合型情景( 表 3) : 以情景 1 為基準(zhǔn)期，情景 2 與其對比可分析兩者綜合對徑流的影響; 情景 3 與情景 1 對比可分析氣候變化對徑流的影響; 情景 4 與情景 1 對比可分析土地利用變化對徑流的影響.2) 極端土地利用類型情景: 可剔除其他因素進(jìn)一步探討單一土地利用類型變化對徑流量的影響作用，以 2000 年土地利用現(xiàn)狀為基準(zhǔn)期，保留流域內(nèi)的建設(shè)用地和水域，將其他土地利用類型依次設(shè)置為草地、耕地和林地情景.3) 氣候變化情景: 用于分析氣候變化對流域徑流量的影響分析，根據(jù)未來氣候可能的變化范圍[11-12]，分別設(shè)置降水和氣溫的情景; 降水情景: 以現(xiàn)有降水量為基準(zhǔn)期，設(shè)置增加 10%、20%和減少 10%、20%情景; 氣溫情景: 保持現(xiàn)有氣溫，設(shè)置升高 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) 和降低 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) 情景.
2 結(jié)果與分析
2. 1 校正與驗(yàn)證結(jié)果
通過模型 LH-OAT 方法進(jìn)行 1000 次運(yùn)算，選取敏感性強(qiáng)度前 10 位的參數(shù)進(jìn)行調(diào)參( 表 4) .在校正期( 表 5，圖 3、4) ，溫泉站: 汛期模擬峰值在 1987 和 1993 年低于實(shí)測值，在 1980、1984、1986 和 1989 年高于實(shí)測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 2. 9%、0. 85、 0. 81.太平場站: 汛期模擬峰值在 1993 年低于實(shí)測值，在 1986 和 1989 年高于實(shí)測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 11.2%、0.88、0.84.南崗站: 汛期模擬峰值在 1981、 1984 和 1993 年低于實(shí)測值，在 1986、1989 和 1991 年高于 實(shí) 測 值; RE、R2 和 Ens 值 分 別 為 2. 0%、0. 87、 0. 87，可見校正期 3 個站的徑流模擬值精度較高.
在驗(yàn)證期( 表 5，圖 3、4) ，溫泉站: 汛期模擬峰值在 1998、1999 和 2008 年低于實(shí)測值，在 1997、 2001、2003、2007、2009 和 2010 年高于實(shí)測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 17.3%、0.60、0.50.太平場站: 汛期模擬峰值在 1998 年低于實(shí)測值，在 2001、2003、 2007、2009 和 2010 年高于實(shí)測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 13.4%、0.83、0.77.南崗站: 汛期模擬峰值在 1998 和 2008 年低于實(shí)測值，在 2001、2007 和 2009 年高于實(shí)測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 8.3%、0.85、 0.85.可見驗(yàn)證期 3 個站的徑流模擬值精度達(dá)標(biāo).
通過校正和驗(yàn)證，3 個水文站在校正期和驗(yàn)證期徑流模擬精度都達(dá)標(biāo)，除了溫泉站的驗(yàn)證期，其他RE<15%、R2 > 0.8、Ens> 0.75，可見模型徑流模擬精度較高，說明 SWAT 模型在流溪河流域具有較好適用性.
2. 2 情景模擬分析
第一類情景分析( 表 6) 結(jié)果表明: 情景 1、2、3、 4 的年均徑流量別為 90. 26、101. 49、102. 11、89. 64 m3 ·s -1 .情景 2 與情景 1 對比得出: 土地利用與氣候變化綜合效應(yīng)引起年均徑流量增加 11.23 m3 ·s -1 .情景 3、4 分別與情景 1 的比較得出: 氣候變化引起年均徑流量增加 11.85 m3 ·s -1 ，而土地利用變化引起年均徑流量減少 0.62 m3 ·s -1 .情景 3 相對于情景 1，年均氣溫增加了 0.49 ℃ ( 增幅為 2.2%) ，年均降水增加了 110.4 mm( 增幅為 7.4%) 且增幅較大.情景 4 相對于情景 1，建設(shè)用地增加但占有量小，耕地被建設(shè)用地占用而減少，林地增加并且占有量大.可見氣候變化對徑流量的影響強(qiáng)度大于土地利用變化，可能因?yàn)闅夂蜃兓苯佑绊懰难h(huán)，而土地利用變化的影響是間接的; 林地增加對徑流量有一定減緩作用，因?yàn)榱值赜薪亓骱秃B(yǎng)水源的作用.在氣候變化的背景下，通過合理的土地利用規(guī)劃，對土地利用類型及空間分布進(jìn)行優(yōu)化，可減緩華南地區(qū)氣候變化造成的洪澇災(zāi)害影響，對水資源管理和規(guī)劃有重要的參考意義.
第二類情景分析( 表 7) : 基于 1995—2005 年氣象數(shù)據(jù)，以 2000 年土地利用數(shù)據(jù)的模擬徑流為基準(zhǔn)期，耕地情景和草地情景的徑流量分別增加 2.7%和 0. 5%，林地情景的徑流量減少了0. 7%.可見林地對流域徑流有截流作用，而耕地和草地具有增流作用，且耕地增加強(qiáng)度較強(qiáng)，說明人類活動對水文影響較大，所以華南地區(qū)防洪需要注意耕地占用林地和草地的 情 況，適當(dāng)?shù)耐烁�林、還草是防洪的重要手段.
第三類情景分析( 表 8) : 以 1979—2010 年氣象數(shù)據(jù)和2000年土地利用數(shù)據(jù)的模擬徑流為基準(zhǔn)期.
保持氣溫不變，當(dāng)降水增加 10%、20%，年均徑流量分別增加 11.7%和 23.3%，降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%，反之年均徑流量隨降水量減少而減少，可見年均徑流量與降水變化呈正比，降水直接影響流域 產(chǎn) 流. 保持降水量不變，當(dāng) 氣 溫 減 少 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) ，年均徑流量分別增加 0.7%和 1. 6%，反之年均徑流量隨氣溫的增加而減少，氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%，可見年均徑流量與氣溫變化呈反比，氣溫升高通過增加蒸發(fā)量間接影響徑流量.結(jié)果表明，流域徑流對降水變化的響應(yīng)比氣溫變化更敏感，華南地區(qū)防洪需要對強(qiáng)降水進(jìn)行動態(tài)預(yù)警并做好相應(yīng)的防范措施.
3 討 論
本文通過構(gòu)建流溪河流域的 SWAT 模型，對 3 個水文站點(diǎn)進(jìn)行校正與驗(yàn)證，設(shè)置 3 類情景定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響.結(jié)果表明: 1) 流溪河流域 SWAT 模型徑流模擬值精度達(dá)標(biāo)，具有較高的適用性.2) 定量分析土地利用與氣候變化對徑流的綜合影響得出: 與情景 1 基準(zhǔn)期相比，情景 2 中土地利用與氣候變化綜合引起年均徑流增加 11. 23 m3 ·s -1 ，情景 3 中氣候變化增加 11. 85 m3 ·s -1 徑流量，情景 4 中土地利用變化引起徑流減少 0.62 m3 ·s -1 ，氣候變化影響程度較土地利用變化強(qiáng).因此流域可通過合理的土地利用規(guī)劃、土地利用結(jié)構(gòu)和布局優(yōu)化應(yīng)對氣候變化帶來的水文影響，特別是水文負(fù)面效應(yīng).3) 極端土地利用類型情景模擬結(jié)果分析表明: 耕地情景和草地情景的徑流分別增加 2.7%和 0.5%，且耕地對徑流的影響強(qiáng)度較大，林地情景的徑流減少了 0.7%.因此，流溪河流域可以通過調(diào)整土地利用類型和空間布局來預(yù)防洪澇災(zāi)害，并為水資源的管理和規(guī)劃提供重要參考.4) 氣候變化情景模擬結(jié)果表明: 流域徑流量隨降水增加而增大，降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%，呈正相關(guān)關(guān)系; 隨氣溫的增加而減少，氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系.降水對徑流影響強(qiáng)度強(qiáng)于氣溫變化的影響強(qiáng)度，可見流溪河流域徑流主要由降水補(bǔ)給，降水對徑流有直接的影響作用; 蒸發(fā)量隨著氣溫的升高而增大，氣溫對徑流有間接的影響作用.因此，流溪河流域防洪需要對強(qiáng)降雨進(jìn)行預(yù)警防范.5) 綜合 3 類情景分析表明，流溪河流域徑流量變動主要由降雨變化主導(dǎo)，可見南方濕熱氣候下的流域降雨是徑流量變化的最主要因素，土地利用變化對徑流量也有影響，但較氣候變化影響小，并且人為活動造成的土地利用變化( 如耕地變化等) 引起的徑流量變化較生態(tài)用地強(qiáng).
本文基于 SWAT 模型初步探討了流域內(nèi)土地利用與氣候變化對徑流的影響.由于模型模擬存在不確定性，本文通過敏感性分析選取敏感性強(qiáng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)參以減少盲目性、提高效率，充分考慮站點(diǎn)空間分布的均衡性，確保上中下游都有一定量的站點(diǎn)分布，參數(shù)轉(zhuǎn)換參照相關(guān)研究的方法轉(zhuǎn)換，通過以上方法盡可能減小模型的不確定性，但缺少對模型不確定性的評價，因此不確定性分析[4，55]是該研究的下一步工作.此外，SWAT 模型中土地覆被和土壤參數(shù)采用 USGS 標(biāo)準(zhǔn)，與我國分類系統(tǒng)有較大差別，參數(shù)轉(zhuǎn)換會存在一定的誤差和不確定性，有些重要的參數(shù)建議通過實(shí)驗(yàn)測得[10].本研究中土地利用與氣候變化引起的年均徑流量變化幅度較其他研究小，初步分析原因?yàn)槟戏綕駸釟夂蛳碌牧饔蛩砍渑妫飨又脖桓采w率高，人為因素土地利用變化幅度大但占有量小，并且本文僅從年均徑流量角度來研究，因此造成徑流量變化幅度小，下一步可從年內(nèi)的豐、枯水期或季度細(xì)化對徑流量變化分析[21]，注重對徑流變化突變點(diǎn)( 如洪峰) 進(jìn)行研究.水文效應(yīng)還可以拓寬對泥沙、水質(zhì)和非點(diǎn)源污染等效應(yīng)研究，土地利用變化角度可以從土地利用類型角度轉(zhuǎn)換到景觀格局角度[45]( 考慮結(jié)構(gòu)和空間配置) 進(jìn)行分析，這都是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)，也是本研究下一步的研究方向.——論文作者：袁宇志 張正棟**蒙金華
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